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05讲深入浅出索引(下)

在上一篇文章中,我和你介绍了InnoDB索引的数据结构模型,今天我们再继续聊聊跟MySQL索引有关的概念。

在开始这篇文章之前,我们先来看一下这个问题:

在下面这个表T中,如果我执行 select * from T where k between 3 and 5,需要执行几次树的搜索操作,会扫描多少行?

下面是这个表的初始化语句。

mysql> create table T (
ID int primary key,
k int NOT NULL DEFAULT 0, 
s varchar(16) NOT NULL DEFAULT '',
index k(k))
engine=InnoDB;

insert into T values(100,1, 'aa'),(200,2,'bb'),(300,3,'cc'),(500,5,'ee'),(600,6,'ff'),(700,7,'gg');

图1 InnoDB的索引组织结构

现在,我们一起来看看这条SQL查询语句的执行流程:

  1. 在k索引树上找到k=3的记录,取得 ID = 300;

  2. 再到ID索引树查到ID=300对应的R3;

  3. 在k索引树取下一个值k=5,取得ID=500;

  4. 再回到ID索引树查到ID=500对应的R4;

  5. 在k索引树取下一个值k=6,不满足条件,循环结束。

在这个过程中,回到主键索引树搜索的过程,我们称为回表。可以看到,这个查询过程读了k索引树的3条记录(步骤1、3和5),回表了两次(步骤2和4)。

在这个例子中,由于查询结果所需要的数据只在主键索引上有,所以不得不回表。那么,有没有可能经过索引优化,避免回表过程呢?

覆盖索引

如果执行的语句是select ID from T where k between 3 and 5,这时只需要查ID的值,而ID的值已经在k索引树上了,因此可以直接提供查询结果,不需要回表。也就是说,在这个查询里面,索引k已经“覆盖了”我们的查询需求,我们称为覆盖索引。

由于覆盖索引可以减少树的搜索次数,显著提升查询性能,所以使用覆盖索引是一个常用的性能优化手段。

需要注意的是,在引擎内部使用覆盖索引在索引k上其实读了三个记录,R3~R5(对应的索引k上的记录项),但是对于MySQL的Server层来说,它就是找引擎拿到了两条记录,因此MySQL认为扫描行数是2。

备注:关于如何查看扫描行数的问题,我将会在第16文章《如何正确地显示随机消息?》中,和你详细讨论。

基于上面覆盖索引的说明,我们来讨论一个问题:在一个市民信息表上,是否有必要将身份证号和名字建立联合索引?

假设这个市民表的定义是这样的:

CREATE TABLE `tuser` (
  `id` int(11) NOT NULL,
  `id_card` varchar(32) DEFAULT NULL,
  `name` varchar(32) DEFAULT NULL,
  `age` int(11) DEFAULT NULL,
  `ismale` tinyint(1) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `id_card` (`id_card`),
  KEY `name_age` (`name`,`age`)
) ENGINE=InnoDB

我们知道,身份证号是市民的唯一标识。也就是说,如果有根据身份证号查询市民信息的需求,我们只要在身份证号字段上建立索引就够了。而再建立一个(身份证号、姓名)的联合索引,是不是浪费空间?

如果现在有一个高频请求,要根据市民的身份证号查询他的姓名,这个联合索引就有意义了。它可以在这个高频请求上用到覆盖索引,不再需要回表查整行记录,减少语句的执行时间。

当然,索引字段的维护总是有代价的。因此,在建立冗余索引来支持覆盖索引时就需要权衡考虑了。这正是业务DBA,或者称为业务数据架构师的工作。

最左前缀原则

看到这里你一定有一个疑问,如果为每一种查询都设计一个索引,索引是不是太多了。如果我现在要按照市民的身份证号去查他的家庭地址呢?虽然这个查询需求在业务中出现的概率不高,但总不能让它走全表扫描吧?反过来说,单独为一个不频繁的请求创建一个(身份证号,地址)的索引又感觉有点浪费。应该怎么做呢?

这里,我先和你说结论吧。B+树这种索引结构,可以利用索引的“最左前缀”,来定位记录。

为了直观地说明这个概念,我们用(name,age)这个联合索引来分析。

图2 (name,age)索引示意图

可以看到,索引项是按照索引定义里面出现的字段顺序排序的。

当你的逻辑需求是查到所有名字是“张三”的人时,可以快速定位到ID4,然后向后遍历得到所有需要的结果。

如果你要查的是所有名字第一个字是“张”的人,你的SQL语句的条件是"where name like ‘张%’"。这时,你也能够用上这个索引,查找到第一个符合条件的记录是ID3,然后向后遍历,直到不满足条件为止。

可以看到,不只是索引的全部定义,只要满足最左前缀,就可以利用索引来加速检索。这个最左前缀可以是联合索引的最左N个字段,也可以是字符串索引的最左M个字符。

基于上面对最左前缀索引的说明,我们来讨论一个问题:在建立联合索引的时候,如何安排索引内的字段顺序。

这里我们的评估标准是,索引的复用能力。因为可以支持最左前缀,所以当已经有了(a,b)这个联合索引后,一般就不需要单独在a上建立索引了。因此,第一原则是,如果通过调整顺序,可以少维护一个索引,那么这个顺序往往就是需要优先考虑采用的。

所以现在你知道了,这段开头的问题里,我们要为高频请求创建(身份证号,姓名)这个联合索引,并用这个索引支持“根据身份证号查询地址”的需求。

那么,如果既有联合查询,又有基于a、b各自的查询呢?查询条件里面只有b的语句,是无法使用(a,b)这个联合索引的,这时候你不得不维护另外一个索引,也就是说你需要同时维护(a,b)、(b) 这两个索引。

这时候,我们要考虑的原则就是空间了。比如上面这个市民表的情况,name字段是比age字段大的 ,那我就建议你创建一个(name,age)的联合索引和一个(age)的单字段索引。

索引下推

上一段我们说到满足最左前缀原则的时候,最左前缀可以用于在索引中定位记录。这时,你可能要问,那些不符合最左前缀的部分,会怎么样呢?

我们还是以市民表的联合索引(name, age)为例。如果现在有一个需求:检索出表中“名字第一个字是张,而且年龄是10岁的所有男孩”。那么,SQL语句是这么写的:

mysql> select * from tuser where name like '张%' and age=10 and ismale=1;

你已经知道了前缀索引规则,所以这个语句在搜索索引树的时候,只能用 “张”,找到第一个满足条件的记录ID3。当然,这还不错,总比全表扫描要好。

然后呢?

当然是判断其他条件是否满足。

在MySQL 5.6之前,只能从ID3开始一个个回表。到主键索引上找出数据行,再对比字段值。

而MySQL 5.6 引入的索引下推优化(index condition pushdown), 可以在索引遍历过程中,对索引中包含的字段先做判断,直接过滤掉不满足条件的记录,减少回表次数。

图3和图4,是这两个过程的执行流程图。

图3 无索引下推执行流程

图4 索引下推执行流程

在图3和4这两个图里面,每一个虚线箭头表示回表一次。

图3中,在(name,age)索引里面我特意去掉了age的值,这个过程InnoDB并不会去看age的值,只是按顺序把“name第一个字是’张’”的记录一条条取出来回表。因此,需要回表4次。

图4跟图3的区别是,InnoDB在(name,age)索引内部就判断了age是否等于10,对于不等于10的记录,直接判断并跳过。在我们的这个例子中,只需要对ID4、ID5这两条记录回表取数据判断,就只需要回表2次。

小结

今天这篇文章,我和你继续讨论了数据库索引的概念,包括了覆盖索引、前缀索引、索引下推。你可以看到,在满足语句需求的情况下, 尽量少地访问资源是数据库设计的重要原则之一。我们在使用数据库的时候,尤其是在设计表结构时,也要以减少资源消耗作为目标。

接下来我给你留下一个问题吧。

实际上主键索引也是可以使用多个字段的。DBA小吕在入职新公司的时候,就发现自己接手维护的库里面,有这么一个表,表结构定义类似这样的:

CREATE TABLE `geek` (
  `a` int(11) NOT NULL,
  `b` int(11) NOT NULL,
  `c` int(11) NOT NULL,
  `d` int(11) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`a`,`b`),
  KEY `c` (`c`),
  KEY `ca` (`c`,`a`),
  KEY `cb` (`c`,`b`)
) ENGINE=InnoDB;

公司的同事告诉他说,由于历史原因,这个表需要a、b做联合主键,这个小吕理解了。

但是,学过本章内容的小吕又纳闷了,既然主键包含了a、b这两个字段,那意味着单独在字段c上创建一个索引,就已经包含了三个字段了呀,为什么要创建“ca”“cb”这两个索引?

同事告诉他,是因为他们的业务里面有这样的两种语句:

select * from geek where c=N order by a limit 1;
select * from geek where c=N order by b limit 1;

我给你的问题是,这位同事的解释对吗,为了这两个查询模式,这两个索引是否都是必须的?为什么呢?

你可以把你的思考和观点写在留言区里,我会在下一篇文章的末尾和你讨论这个问题。感谢你的收听,也欢迎你把这篇文章分享给更多的朋友一起阅读。

上期问题时间

上期的问题是,通过两个alter 语句重建索引k,以及通过两个alter语句重建主键索引是否合理。

在评论区,有同学问到为什么要重建索引。我们文章里面有提到,索引可能因为删除,或者页分裂等原因,导致数据页有空洞,重建索引的过程会创建一个新的索引,把数据按顺序插入,这样页面的利用率最高,也就是索引更紧凑、更省空间。

这道题目,我给你的“参考答案”是:

重建索引k的做法是合理的,可以达到省空间的目的。但是,重建主键的过程不合理。不论是删除主键还是创建主键,都会将整个表重建。所以连着执行这两个语句的话,第一个语句就白做了。这两个语句,你可以用这个语句代替 : alter table T engine=InnoDB。在专栏的第12篇文章《为什么表数据删掉一半,表文件大小不变?》中,我会和你分析这条语句的执行流程。

评论区留言中, @壹笙☞漂泊 做了很详细的笔记,@高枕 帮同学解答了问题,@约书亚 提了一个很不错的面试问题。在这里,我要和你们道一声感谢。

PS:如果你在面试中,曾有过被MySQL相关问题难住的经历,也可以把这个问题发到评论区,我们一起来讨论。如果解答这个问题,需要的篇幅会很长的话,我可以放到答疑文章展开。

精选留言

  • 我来也
    老师的每一篇都会讲到平常工作用遇到的事情. 这个专栏真的很值.
    今天这个 alter table T engine=InnoDB 让我想到了我们线上的一个表, 记录日志用的, 会定期删除过早之前的数据. 最后这个表实际内容的大小才10G, 而他的索引却有30G. 在阿里云控制面板上看,就是占了40G空间. 这可花的是真金白银啊.
    后来了解到是 InnoDB 这种引擎导致的,虽然删除了表的部分记录,但是它的索引还在, 并未释放.
    只能是重新建表才能重建索引.
    如果当时看到了这个专栏,把这个语句拿来用,就可以省下不少钱了.
    2018-11-24 09:34
    作者回复

    😄确实例子都是血泪史,有些是我的血泪、有些是帮助人擦眼泪💧

    也鼓励大家把平时碰到的问题提出来,大家一起未雨绸缪🤝

    2018-11-24 14:55

  • 约书亚
    疑问:
    1. 有些资料提到,在不影响排序结果的情况下,在取出主键后,回表之前,会在对所有获取到的主键排序,请问是否存在这种情况?
    2. 索引下推那个例子,感觉5.6之前的机制很匪夷所思:感觉判断'张%'之后再“看age的值”是顺理成章的事。难道联合索引的底层实现结构在这期间发生了变化?
    2018-11-23 09:01
    作者回复

    1. 有的, Multi-Range Read (MRR) 由于不论是否使用这个策略,SQL语句写法不变,就没有在正文中提

    2. 不是,是接口能力发生了变化,以前只能传“搜索关键字” 。

    如果你用过5.1 甚至5.0, 在从现在的观点看,你会发现很多“匪夷所思”。还有:并行复制官方5.6才引入、MDL 5.5 才有、Innodb 自增主键持久化、多源复制、online DDL ...

    只能说,持续进化,幸甚至哉😄

    2018-11-23 10:37

  • 发条橙子 。
    老师, 因为正文不能无限细节和篇幅的缘故, 有些细节点没有说, 我也一直很困惑, 希望能帮忙解答下,辛苦了
    1. 表的逻辑结构 ,表 —> 段 —> 段中存在数据段(leaf node segment) ,索引段( Non-leaf node segment),请问数据段就是主键索引的数据, 索引段就是二级索引的数据么
    2. 建立的每个索引都有要维护一个数据段么 ?? 那么新插入一行值 , 岂不是每个索引段都会维护这个值
    3. 索引的n阶表示n个数据页么。那是不是插入第一行数据树高1 ,就是一个数据页, 插入二三行,树高是二,那就是两个数据页,而且B+树只有leaf node存数据,所以父节点实际上有没有数据,但是占一个页 ,好浪费 , 是我理解有误么
    4. 树高取决于数据页的大小么 , 这个不是很能理解 ,数据页为16k 。 那么树高不是一个定值了么,难道还和里面存数据的大小有关么
    5. 查询数据的时候,大致的流程细化来说 ,我这么理解对么 。 通过优化器到表里的数据段/索引段取数据 ,数据是按照段->区->页维度去取 , 取完后先放到数据缓冲池中,再通过二分法查询叶结点的有序链表数组找到行数据返回给用户 。 当数据量大的时候,会存在不同的区,取范围值的时候会到不同的区取页的数据返回用户。

    这块知识有点比较难理解,看书和一些文章的时候也比较晦涩,希望老师能解答下,感觉这块啃不透 是不是索引设计起来就比较吃力
    2018-11-24 11:25
    作者回复

    1. 这样理解也算对,不过要记得 主键也是索引的一种哈
    2. 是的,所以说索引越多,“维护成本”越大
    3. 如果是几百个儿子节点共用一个父节点,是不是就不会看上去那么浪费啦
    4. 树高其实取决于叶子树(数据行数)和“N叉树”的N。 而N是由页大小和索引大小决定的。
    5. 基本是你说的流程。不过不是“优化器”去取的,是执行器调用引擎,引擎内部才管理了你说的 段、页这些数据

    2018-11-24 14:36

  • 老北
    背景:
    我们现在有一张表,每天生成300W数据, 然后每天用delete xx where id = x 这样的方式来删除.
    不用truncate是因为DBA说truncate会重建自适应哈希索引,可能对整个库性能有影响.

    操作:
    这个表的主键id是递增的.
    当我执行 explain select min(id) from t 时,是走的全表扫描.
    而且我目前在从库执行这个sql,直接就卡住了.
    执行 explain select max(id) from t 时, 结果是 Select tables optimized away
    (目前最大id 5亿左右,实际数据量只有300W)

    问题:
    想问下老师
    1. 为什么 min(id) 会是全表扫描呢? 是和存在大量的delete后未释放空间有关系吗?
    2. 像这种业务场景,mysql怎么处理比较快速呢? 使用rename 表名有什么风险吗?

    2018-11-24 17:29
    作者回复

    额你们DBA可能对自适应哈希索引(AHI)有误解…有其他同学也在评论中有提到AHI,我答疑文章会安排说明。

    看你的描述,最好就是rename 重建一个新的,然后找低峰期删掉旧的表。

    还有你这么说,应该id就是这个表的自增主键了,正常即使删除也不会全表扫描。不过我现在怀疑可能删的事务有没提交的,导致MySQL 没法回收复用旧空间。(这个可以简单从文件大小判断)

    不过总之,rename +新建表,上面这个问题也自动解决了😓

    2018-11-24 20:55

  • locust
    老师,有这么个问题
    一张表两个字段id, uname,id主键,uname普通索引
    SELECT * FROM test_like WHERE uname LIKE 'j'/ 'j%' / '%j'/ '%j%'
    模糊查询like后面四种写法都可以用到uname的普通索引

    添加一个age字段
    like后面的'%j'/ '%j%' 这两种情况用不到索引
    把select * 改为 select id / select uname / select id,uname
    like后面'j'/ 'j%' / '%j'/ '%j%' 这四种情况又都可以用到uname普通索引

    建立uname,age的联合索引
    模糊查询还是 LIKE 'j'/ 'j%' / '%j'/ '%j%'四种情况
    其中select id / select uname / select id,uname
    会用到uname的普通索引
    select * 会用到uname,age的组合索引

    看到好些文章会说模糊查询时以%开头不会用到索引,实践后发现结论跟文章描述的有出入。
    看了索引的这两节内容对上面的各种情况有的可以解释通了,有的仍然有些模糊,想问下老师上面这些情况使用索引时为什么是这样的?
    2018-11-28 10:21
    作者回复

    好问题,这个是关于“用索引” 和 “用索引快速定位记录”的区别。

    08 篇讲到这个问题了,周五关注一下。

    简单回答:“用索引”有一种用法是 “顺序扫描索引”

    2018-11-28 10:29

  • 某、人
    先回答老师的问题:
    如果c列上重复率很低的情况下,两个索引都可以不用建。因为如果过滤只剩下几条数据,排序也不影响
    如果C列重复度比较高,就需要建立(c,b)的联合索引了,来消除排序了。因为在数据量大的情况下,排序是一个非常耗时的操作,
    很有可能还需要磁盘临时表来做排序。而且如果没有(c,b)联合索引,limit 1仅仅表示返回给客户端一条数据,没有起到限制扫描行数的作用
    ca列上的索引,由于满足最左前缀,不用加。因为c是固定值,那么a列就是有序的.那么这里limit 1就很好限制了只用精准扫描一条数据.
    所以有时候如果在where条件建立索引的效率差的情况下,在order by limit这一列建索引也是很好的方案,排好序,在回表,只要过滤出满足条件的limit行,就能及时停止扫描
    老师我有几个问题:
    1.using where的时候,需要回表,然后把数据传输给server层,server层来过滤数据。那么这些数据是存在server层的哪个地方呢?
    2.limit起到限制扫描行数作用并且有using where的时候,limit这个操作时在存储引擎层做的还是在server层做的?
    3.ICP是不是做得不太好,感觉很多地方没有用到索引下推,都会显示using index condition
    2018-11-23 16:59
    作者回复

    回答得很好。
    1. 没有存,就是一个临时内存,读出来马上判断,然后扫描下一行可以复用
    2. Server层。 接上面的逻辑,读完以后顺便判断一下够不够limit 的数了,够就结束循环
    3. 嗯,你很细心,其实它表示的是“可以下推”,实际上是“可以,但没有”😄

    2018-11-23 18:40

  • benson42
    这两个语句,你可以用这个语句代替 : alter table T engine=InnoDB。可以解释一下原理吗。
    2018-11-23 07:07
  • gether
    ca索引可以去掉,cb索引可以保留。
    ca索引,通过索引对数据进行筛选,回表的时候,a本身就是主键索引,所以可以保证有序;
    cb索引,b上并没有索引,ab索引也无法满足最左匹配原则,可以保留加快排序速度。
    但如果查询结果很少的话,内存中排序也够了吧,也没必要建立cb索引。老师,我理解的对不?
    2018-11-23 08:52
  • 狼的诱惑
    踩过坑:有人问我联合索引的技巧,回答的不是很好
    总结:
    1、覆盖索引:如果查询条件使用的是普通索引(或是联合索引的最左原则字段),查询结果是联合索引的字段或是主键,不用回表操作,直接返回结果,减少IO磁盘读写读取正行数据
    2、最左前缀:联合索引的最左 N 个字段,也可以是字符串索引的最左 M 个字符
    3、联合索引:根据创建联合索引的顺序,以最左原则进行where检索,比如(age,name)以age=1 或 age= 1 and name=‘张三’可以使用索引,单以name=‘张三’ 不会使用索引,考虑到存储空间的问题,还请根据业务需求,将查找频繁的数据进行靠左创建索引。
    4、索引下推:like 'hello%’and age >10 检索,MySQL5.6版本之前,会对匹配的数据进行回表查询。5.6版本后,会先过滤掉age<10的数据,再进行回表查询,减少回表率,提升检索速度

    2018-11-27 15:38
    作者回复

    赞,下次再问你就这么答,棒棒哒

    2018-11-28 18:43

  • 工资不交税
    老师好,文章提到建立一个(身份证号、姓名)的联合索引,是不是浪费空间?后文解释如果根据身份证号查询姓名和年龄就会用到覆盖索引。这里我不理解的是,年龄并不在联合索引内,那是不是应该回表啊?
    2018-11-23 07:52
  • 老杨同志
    表记录
    --a--|--b--|--c--
    1 2 3
    1 3 2
    1 4 3
    2 1 3
    2 2 2
    2 3 4
    主键 a,b的聚簇索引组织顺序相当于 order by a,b
    也就是先按a排序,再按b排序,c无序

    索引 ca 的组织是先按c排序,在按a排序,同时记录主键
    --c--|--a--|--主键ab--
    2 1 1,3
    2 2 2,2
    3 1 1,2
    3 1 1,4
    3 2 2,1
    4 2 2,3
    索引 cb 的组织是先按c排序,在按b排序,同时记录主键
    --c--|--b--|--c--|--主键ab--
    2 1 2,2
    2 3 1,3
    3 1 2,1
    3 2 1,2
    3 4 1,4
    4 3 2,3

    对于下面的语句
    select ... from geek where c=N order by a
    走ca,cb索引都能定位到满足c=N主键
    而且主键的聚簇索引本身就是按order by a,b排序,无序重新排序。所以ca可以去掉

    select ... from geek where c=N order by b
    这条sql如果只有 c单个字段的索引,定位记录可以走索引,但是order by b的顺序与主键顺序不一致,需要额外排序
    cb索引可以把排序优化调


    2018-11-23 10:16
  • melon
    关于联合索引我的理解是这样的:比如一个联合索引(a,b,c),其实质是按a,b,c的顺序拼接成了一个二进制字节数组,索引记录是按该字节数组逐字节比较排序的,所以其是先按a排序,再按b排序,再按c排序的,至于其为什么是按最左前缀匹配的也就显而易见了,没看过源码,不知道理解的对不对,希望老师指正。

    给表创建索引时,应该创建哪些索引,每个索引应该包含哪些字段,字段的顺序怎么排列,这个问题没有标准答案,需要根据具体的业务来做权衡。不过有些思路还是可供参考的:
    1.既然是一个权衡问题,没有办法保证所有的查询都高效,那就要优先保证高频的查询高效,较低频次的查询也尽可能的使用到尽可能长的最左前缀索引。可以借助pt-query-digest来采样统计业务查询语句的访问频度,可能需要迭代几次才能确定联合索引的最终字段及其排序。
    2.业务是在演进的,所以索引也是要随着业务演进的,并不是索引建好了就万事大吉了,业务发生变化时,我们需要重新审视当初建的索引是不是还依然高效,依然能满足业务需求。
    3.业内流传的有一些mysql 军规,其实这些并不是真正的军规,只是典型场景下的最佳实践。真正的军规其实就一条:高效的效满足业务需求。比如有个军规规定一个表上的索引数不超过5个,但如果我们现在有一些历史数据表、历史日志表,我们很明确的知道这些表上不会再有数据写入了,但我们的查询需求很多也很多样化,那我们在这些表上的索引数能不能超过5个?当然是没有任何问题的。当然关于这份军规还是要认真看一下的,但看的重点不是去记住它,而是要弄明白每一条军规它为什么这么规定,它这样规定是基于什么考虑,适用的场景和前提是什么,这些都弄明白了,你记不记得住这些军规都无所谓了,因为你已经把它溶化到了你的血液中,具体到自己的具体业务时游刃有余将是必然。
    2018-11-27 11:46
    作者回复

    非常赞,尤其是第三段对“军规”的理解👍🏿

    2018-11-27 13:49

  • grey
    老师你好,上篇文章中有人提问“数据量很大的时候,二级索引比主键索引更快”,这个结论是只有在使用覆盖索引时才成立吧,非覆盖索引还是要回表查询。
    2018-11-23 17:38
    作者回复

    是的👍🏿

    2018-11-23 18:29

  • 北天魔狼
    老师,我是非科班做开发的小白(公司没有DBA),最近一直认为数据库和程序运行环境都比开发语言本身重要。尤其是数据库,数据行上亿必须在数据库上想办法。也买了一本高性能MySQL,看完类型,索引,查询,后面就看不懂了。特别期待后面的章节,六点上地铁,看的入迷差点坐过站
    2018-11-23 07:17
  • 壹笙☞漂泊
    总结:
    回表:回到主键索引树搜索的过程,称为回表
    覆盖索引:某索引已经覆盖了查询需求,称为覆盖索引,例如:select ID from T where k between 3 and 5
    在引擎内部使用覆盖索引在索引K上其实读了三个记录,R3~R5(对应的索引k上的记录项),但对于MySQL的Server层来说,它就是找引擎拿到了两条记录,因此MySQL认为扫描行数是2
    最左前缀原则:B+Tree这种索引结构,可以利用索引的"最左前缀"来定位记录
    只要满足最左前缀,就可以利用索引来加速检索。
    最左前缀可以是联合索引的最左N个字段,也可以是字符串索引的最左M个字符
    第一原则是:如果通过调整顺序,可以少维护一个索引,那么这个顺序往往就是需要优先考虑采用的。
    索引下推:在MySQL5.6之前,只能从根据最左前缀查询到ID开始一个个回表。到主键索引上找出数据行,再对比字段值。
    MySQL5.6引入的索引下推优化,可以在索引遍历过程中,对索引中包含的字段先做判断,直接过滤掉不满足条件的记录,减少回表次数。

    课后题:
    ca没有必要,cb有必要。因为a、b联合索引,直接查询b不会使用主键联合索引。

    疑问:
    以前看过某些文章上面写:如果查询顺序和联合索引的顺序不一致,优化器会自动做优化,是这样的吗老师?
    2018-11-23 17:48
    作者回复

    是的,查询语句的where里面各个判断调换顺序没关系的

    2018-11-24 01:48

  • lionetes
    alter table T engine=InnoDB 是用来释放 delete 操作引起的页的空洞,也就是碎片空间 操作时候尽量避免当前表的dml 操作.
    表数据很大情况 建议使用 Percona Toolkit 工具来执行


    5.6版本的 ICP 对分区表没有作用吧, 子查询也要失去作用, ICP 用于range,ref,eq_ref和ref_or_null访问方法 涉及到
    ICP 的使用 查询过程要表的整行才有效?

    ca cb 索引 感觉 都没有问题

    from : mysql 文档
    In this query, key_part1 is constant, so all rows accessed through the index are in key_part2 order, and an index on (key_part1, key_part2) avoids sorting if the WHERE clause is selective enough to make an index range scan cheaper than a table scan:


    2018-11-23 13:23
  • HwangZHen
    包含主键后应该是cab,根据最左匹配原则,cb是有必要的,ca没有必要
    2018-11-23 09:44
  • 梦康
    图4中是5.6的话,会在回表的时候再优化iops吗?比如查到的是满足条件的1000行张三,会先对其id做排序,然后再回表么?这样挨得近的主键的I/O操作就能合并了。会有这样的优化吗?
    2018-11-23 08:00
  • dior
    面试官问:说下怎么让mysql的myisam引擎支持事务,网上搜了下,也没有结果!
    2018-12-19 12:37
    作者回复

    ……… 面试官是魔鬼吗😄

    我怀疑他是想说用lock table 来实现,但是这样只能实现串行化隔离级别,

    其它隔离都实现不了。

    但是因为mysiam不支持崩溃恢复,所以即使用lock table硬实现,也是问题多多:

    ACID里面, 原子性和持久性做不到;
    隔离性只能实现基本用不上的串行化;
    一致性在正常运行的时候依赖于串行化,在异常崩溃的时候也不能保证。

    这样实现的事务不要也罢。

    你这么答复面试官,应该能加到分吧😄

    2018-12-21 03:27

  • 龙猫9527
    之前面试问过我一道题,mysql的联合索引是怎么储存的……,当时没答上来。
    2018-12-01 09:59
    作者回复

    现在如果再问你,你来回答下😄

    再发条评论上来吧

    2018-12-01 10:26